عادل آذر - دانشگاه تربیت مدرس
آمنه خدیور - دانشگاه الزهراء

چگونگی مرتبط کردن داده های عملکردی با بودجه به عنوان یکی از مفاهیم اساسی بودجه ریزی بر مبنای عملکرد، از دغدغه های پژوهشگران بودجه ریزی و مدیران است. نحوه انتساب فعالیت ها به منابع و مشخص کردن سهم محرک های منبعی، یکی از پیچیده ترین بخش های بودجه ریزی بر مبنای عملکرد است. در اغلب روش های مرسوم برای هزینه یابی و بودجه ریزی، معمولا فرض می شود رابطه ای خطی بین فعالیت ها و هزینه ها وجود دارد. در حالی که یک تابع هزینه، در عمل، همیشه خطی نیست و خطی فرض کردن آن، منجر به محاسبات اشتباه در بودجه فعالیت ها، خروجی ها و برنامه ها خواهد شد. در مقاله حاضر، برای حل مسئله تخمین رابطه بین فعالیت ها و منابع (هزینه ها) از رویکرد شبکه های عصبی مصنوعی استفاده شده است. برای آموزش و آزمون مدل شبکه عصبی، از داده های بانک تجارت ایران استفاده شده است. ویژگی متمایزکننده این الگو نسبت به سایر الگوها، در نظر گرفتن روابط بین هزینه – مرکز هزینه، به صورت غیرخطی است. معماری خاص شبکه پیشنهادی (معماری چندلایه پیش خور با ارتباطات پرشی) باعث می شود تا علاوه بر پیش بینی هزینه، مقدار سهم محرک های منبعی نیز از مدل قابل استخراج باشد. مقایسه نتایج به دست آمده از الگوی پیشنهادی برای مقدار محرک ها با نتایج نظرسنجی از خبرگان برای محرک های منبعی، اختلاف قابل قبولی را نمایش می دهد.

Performance-based Budgeting, Cost Estimation Relationship (CER), Artificial Neural Networks, Activity-based Costing, بودجه ریزی بر مبنای عملکرد، تخمین روابط هزینه، شبکه های عصبی مصنوعی، هزینه یابی بر مبنای فعالیت